Das Europäische Labor für Teilchenphysik CERN und der französische KI-Entwickler Mistral haben eine Absichtserklärung für eine langfristige strategische Partnerschaft unterzeichnet. Im Mittelpunkt steht ein vortrainiertes „Large Physics Model“, das CERN als erstes Grundmodell für die Kollisionsphysik bezeichnet. t3n und MIT Technology Review haben das Vorhaben am Wochenende aufgegriffen, angekündigt hatte CERN es Mitte Oktober.

Trainiert mit Kollisionen statt Text

Das Modell soll ähnlich aufgebaut sein wie ein großes Sprachmodell, wird aber nicht mit Text trainiert. Grundlage sind Milliarden simulierter Proton-Proton-Kollisionen am Large Hadron Collider (LHC), dem größten und leistungsstärksten Teilchenbeschleuniger der Welt. Das Modell soll mehrere Aufgaben übernehmen können: Kollisionen rekonstruieren, Teilchen identifizieren, unerwartete Signale markieren und künftige Detektordesigns bewerten.

Damit adressiert CERN ein grundsätzliches Problem der LHC-Analyse. Heute beruht die Rekonstruktion auf einer Kette spezialisierter Algorithmen, die Detektorsignale Schritt für Schritt in Teilchen und andere Objekte übersetzen. Maschinelles Lernen spielt dabei seit Langem eine Rolle, allerdings jeweils für einzelne Aufgaben. Ein Grundmodell könnte über die gesamte Kette hinweg lernen und mehrere Aufgaben in einem einzigen Modell bündeln.

Eine gewaltige Datenbasis

Die Voraussetzungen sind außergewöhnlich. CERN verfügt laut eigener Mitteilung über rund ein Exabyte, also eine Million Terabyte, an experimentellen LHC-Daten. Mit dem Ausbau zum High-Luminosity-LHC, der um 2030 in Betrieb gehen soll, wird die Zahl der Kollisionen um das Zehnfache steigen. Separate Algorithmen für jeden Rekonstruktionsschritt bei dieser Datenmenge zu pflegen, wird zunehmend aufwendig.

Mistral bringt die Erfahrung im Training großer Modelle ein. Das Pariser Unternehmen gilt als wichtigster europäischer Anbieter von Grundmodellen und veröffentlicht viele seiner Modelle mit offenen Gewichten. Nach Angaben beider Partner könnten die Modelle später auch anderen Wissenschaften dienen.

Was noch offen ist

Wichtig für die Einordnung: Bisher gibt es eine Absichtserklärung, kein fertiges Modell. Einen Zeitplan, ein Budget, die Modellgröße oder eine Lizenz haben die Partner bislang nicht genannt. Auch ob das Modell mit offenen Gewichten erscheint, ist nicht entschieden.

Offene Fragen

Wie viel Rechenleistung das Projekt benötigt, wie die Trainingsdaten konkret ausgewählt werden und ob das Modell später auch außerhalb der Forschung verfügbar sein soll, ist bislang nicht im Detail bekannt. Für die europäische KI-Landschaft ist das Vorhaben dennoch ein interessantes Signal, weil hier eine öffentliche Forschungseinrichtung und ein europäisches Unternehmen zusammenarbeiten.